Introducción

El ICCMX está construído utlizando 4 años de datos de búsquedas semanales disponibles mediante la API de Google Trends. Los datos de búsqueda capturan una dimensión espontánea de la conducta, por tanto se les supone buena representatividad de la disposición a actuar, percepción, necesidad, preocupación, etcétera. Todos los datos utilizados en este índice son datos agregados, es decir anónimos. Por lo tanto no hay dificultades de privacidad en los datos.

El ICCMX está compuesto por mas de 2,500 búsquedas categorizadas en componentes y subcomponentes de forma cualitativa de acuerdo a lo que asumimos que representaría el constructo de confianza del consumidor. El trabajo de validez de constructo esta aún por hacerse así como el de replicar los resultados con distintos métodos no supervisados. Es ésta pues una primera versión que, aunque incompleta aún, muestra ya resultados interesantes.

¿Cómo saber si el subir o bajar del índice a través del tiempo representa una fluctuación positiva o negativa de la confianza del consumidor?

Damos por sentado que el volúmen de usuarios y búsquedas de Google, en México y en el mundo, sólo tiende a subir, pero la razón de búsquedas por usuario debería ser más o menos constante. Pero las fluctuaciones de volúmenes de búsquedas a través del tiempo, a pesar de su tendencia general, pueden ordenarse y se observan descensos e incrementos que entonces se explicarían por la atención que el tema recibe del público en ese momento. Pensamos, también, que el efecto de ranking de las búsquedas comparads entre sí en determinado corte temporal, lleva a los índices a subir o bajar.

Al final, el índice es el sustrato de los volúmenes de búsquedas y sus interacciones. Es ésto lo que llamamos información y la pregunta es si los modelos utilizados son capaces de aprehender y aprenderla. Específicamente en este caso, el complemento del error de reconstrucción de los autoencoders utilizados para reducir la dimensionalidad (~12% en muestras de validación) nos habla de la magnitud de información contenida en los índices (~88%).

Para contribuir a su interpretabilidad, utilizamos conjuntos de árboles de decisión donde explicamos los índices a partir de sus componentes. Las visualizaciones de contribución de los componentes al ICMMX nos habla, en términos generales, de que las búsquedas relacionadas a egresos, gastos menores y mayores suben cuando la confianza va en detrimento, mientras que las busquedas relacionadas a ahorro y apoyo del estado o del IMSS al consumidor, aumentan cuando la confianza del consumidor aumenta.

AL comparar al ICMMX con otros indicadores, encontramos que el ICMMX es mas conservador que el ICC del INEGI en términos de una menor volatilidad en el movimiento sinusoidal de la tendencia del índice aunque ambos coinciden en la tendencia descendiente actual. El ICCMX muestra un sentimiento más pesimista del consumidor actualemte que el ICC. Creemos que el ICCMX tiene la ventaja de estar construído sobre muestras mucho más grandes aunque sesgadas a la población activa del medio digital. Por otro lado la diferencia entre datos obtenidos pasivamente (Goolge Trends) frente a datos recabados con cuestionarios (INEGI) es tal que argumentaríamos que las dos metodologías son al menos complementarias.

Los efectos de la pandemia en casi todas las categorías es notable y observamos una inversión de las valencias de la contribución de muchos componentes y subcomponentes alrededor de los inicios del 2020. Tomamos esto como una indicación de que la información aquí presentada es valiosa ya que efectivamente coincide con lo esperado en un análisis de esta índole.

Mayor profundización en el análisis es recomendada y la colaboración sería bienvenida. El trabajo de validación de constructo queda como siguiente paso y un benchmarking con otros indicadores econométricos que pudieran demostrar la contribución o redundancia de la información contenida en este índice así como describirla con mayor detalle. La prosecución de esta metodología en otros campos de estudio es también recomendada.

Las correlaciones entre las variables aquí analizadas están representadas por el color y el tamaño de cada círculo. La intersección de las filas y las columnas marca las variables en cuestión. El color azul denota una correlación positiva, el amarillo una correlación negativa y el verde la ausencia de correlación. El tamaño de los círculos denota el volúmen de la variables sumadas. Las correlaciones son calculadas con un método r de Pearson pairwise. Una correlación positiva visualizada en serie de tiempo mostraría líneas similares, negativa mostraría líneas opuestas y ausente mostraría lineas distintas.

Arriba, la importancia de los componentes del índice y la contribución a su predicción. Cada punto es una observación en los datos, es decir búsquedas semanales. Los colores denotan volúmenes alto y bajo de las búsquedas y derecha/izquierda denotan valor positivo o negativo del Shapley value. Las variables están ordenadas por importancia de arriba a abajo.

Abajo, se visualiza la importancia y contribución de las variables a través del tiempo. Cada corte en la línea del tiempo muestra los Shapley additive values de las variables y si es que contribuyen a que el valor del índice suba o baje más allá del valor promedio del índice hasta ese punto.

Observamos aqui similitudes y diferencias entre el ICMMX y el ICC del INEGI así como la tasa de desocupación nacional publicada por el INEGI. El pico en la tasa de desocupación durante la pandemia sin duda contribuye y continúa influyendo al clima de confianza actual.

EL ICCMX y el ICC demuestran una tendencia actual descendente, pero el ICC demuestra una recuperación de confianza después de la primera ola de la pandemia y un nuevo descenso posterior. El ICCMX también demuestra este movmiento, pero más moderado. Más bien, el ICMMX demuestra un gradual descenso de confianza. Ambos indicadores concuerdan en ello considerando su punto de partida en el 2018, siendo la tendencia general del ICCMX más pesimisita que la del ICC en este sentido.

Componentes

El análisis de cada componente del índice y a su vez de los componentes de los subomponentes prosigue la misma metodología que el antes descrito:

Gastos

Grandes Gastos

Inversion y Ahorro

Ocio

Factores Externos

Apoyo y Seguridad

Estabilidad Laboral

Anexos

Distribuciones de los Términos de Busqueda

category subcategory kw_number
apoyo_y_seguridad afore 57
apoyo_y_seguridad ahorro 78
apoyo_y_seguridad becas 20
apoyo_y_seguridad desempleo 3
apoyo_y_seguridad incapacidad 81
apoyo_y_seguridad maternidad 53
apoyo_y_seguridad seguro_social 41
estabilidad_laboral busqueda_de_empleo 48
estabilidad_laboral leyes_laborales 58
estabilidad_laboral salarios 43
estabilidad_laboral trabajo_extranjero 157
factores_externos corrupcion 57
factores_externos economia 60
factores_externos medio_ambiente 155
factores_externos migracion 195
factores_externos noticias 9
factores_externos pobreza_y_discriminacion 82
factores_externos politica 37
factores_externos violencia 40
gastos costos_basicos 8
gastos impuestos 20
gastos ofertas 101
gastos seguros 143
gastos transporte 71
grandes_gastos auto 94
grandes_gastos educacion 25
grandes_gastos electrodomesticos 24
grandes_gastos vivienda 112
inversion_y_ahorro acciones 4
inversion_y_ahorro credito 284
inversion_y_ahorro inversion 14
inversion_y_ahorro servicios_bancarios 96
ocio cine 84
ocio comida_a_domicilio 55
ocio eventos 44
ocio restaurantes 38
ocio salidas 21
ocio teatro 21
ocio viajes 48
ocio vinos_y_bebidas 159

Correlaciones

iccmx apoyo_y_seguridad estabilidad_laboral factores_externos gastos ocio grandes_gastos inversion_y_ahorro apoyo_y_seguridad_afore apoyo_y_seguridad_ahorro apoyo_y_seguridad_becas apoyo_y_seguridad_seguro_social apoyo_y_seguridad_desempleo apoyo_y_seguridad_incapacidad apoyo_y_seguridad_maternidad estabilidad_laboral_busqueda_de_empleo estabilidad_laboral_leyes_laborales estabilidad_laboral_trabajo_extranjero estabilidad_laboral_salarios factores_externos_corrupcion factores_externos_economia factores_externos_medio_ambiente factores_externos_migracion factores_externos_noticias factores_externos_pobreza_y_discriminacion factores_externos_politica factores_externos_violencia gastos_costos_basicos gastos_impuestos gastos_ofertas gastos_seguros gastos_transporte ocio_viajes ocio_cine ocio_comida_a_domicilio ocio_eventos ocio_restaurantes ocio_salidas ocio_teatro ocio_vinos_y_bebidas grandes_gastos_auto grandes_gastos_educacion grandes_gastos_electrodomesticos grandes_gastos_vivienda inversion_y_ahorro_acciones inversion_y_ahorro_credito inversion_y_ahorro_inversion inversion_y_ahorro_servicios_bancarios
iccmx 1.0000000 0.5847697 -0.4587702 -0.5764361 0.1446192 -0.2788745 -0.7775824 0.6883946 0.1231667 0.1949157 0.3342998 0.3226902 -0.3163223 -0.4014108 0.1654136 0.2082674 -0.0465245 -0.0165012 0.0373657 -0.3675836 -0.2810781 -0.2320606 -0.1268092 0.3152242 -0.4348934 0.4814176 0.7095405 -0.3277741 -0.5221525 -0.4934422 0.0537777 -0.0223517 -0.3749407 -0.2722239 0.4895018 -0.0318962 -0.2902121 -0.0449766 0.1963141 -0.0136569 0.0711175 -0.0585025 -0.2599785 -0.7816751 0.0110568 0.7303374 -0.1402449 0.3452428
apoyo_y_seguridad 0.5847697 1.0000000 -0.3954551 -0.1921441 0.4678199 -0.4039216 -0.7607100 0.8566487 -0.1402284 -0.0257648 0.5090137 0.7412852 -0.2260523 -0.6686156 -0.0665994 -0.1680855 0.2303357 -0.2350972 0.1372395 -0.0019048 -0.1353169 0.0644852 0.2500373 0.3948783 -0.1133008 0.1945404 0.3599228 -0.5386859 -0.4109492 -0.2465551 -0.2287084 0.0142296 -0.3170201 -0.3758124 0.1572576 0.0651307 -0.4461236 -0.2020579 -0.1365288 -0.0940347 0.0081122 -0.3170555 -0.4028100 -0.6450730 0.0162850 0.8648618 -0.2744005 0.0553084
estabilidad_laboral -0.4587702 -0.3954551 1.0000000 0.1352297 -0.1027554 0.2726645 0.6168191 -0.5318016 -0.3331276 -0.1561391 -0.1950921 -0.1282965 -0.0242766 0.1976215 -0.1656542 -0.3820635 -0.1910361 -0.2188781 -0.2247410 0.0706666 -0.0470245 -0.0841178 -0.1592020 -0.2560594 0.0344383 -0.2284759 -0.2857960 0.1446634 0.2581293 0.3414993 -0.2006299 -0.2108563 0.2648126 0.2074057 -0.1355202 -0.0155636 0.2142633 0.0255564 0.0807707 0.2289988 -0.2124349 0.0507880 0.2105953 0.6112684 -0.0593058 -0.5580878 -0.0370767 -0.1398395
factores_externos -0.5764361 -0.1921441 0.1352297 1.0000000 0.1116631 0.1471317 0.4047081 -0.2133558 0.1494325 -0.1442997 -0.0325051 -0.0600380 0.5164678 0.3409315 -0.1862471 -0.0130376 0.3486871 -0.1656801 0.0997140 0.7275729 0.6862104 0.7376938 0.7058263 -0.0390458 0.7992391 -0.8741240 -0.8961454 0.2196890 0.5099935 0.3972798 -0.1870354 -0.0956871 0.3632543 0.2188769 -0.4887091 -0.0592752 0.1759075 0.1270928 -0.7070546 -0.2684503 -0.2564725 -0.0208133 -0.0952347 0.4325425 -0.0184301 -0.2572347 0.1588710 -0.3593547
gastos 0.1446192 0.4678199 -0.1027554 0.1116631 1.0000000 -0.7211578 -0.2799795 0.4894420 -0.2758678 -0.3088654 0.4963528 0.1801716 0.1488010 -0.2569168 -0.1771556 -0.1580723 0.4175063 0.1222720 -0.0110664 0.1991622 0.1244726 0.2684181 0.4800050 0.1930740 0.1364388 -0.0308383 0.0335403 -0.1600462 -0.0171210 0.4546586 -0.0132267 0.1111577 -0.3250903 -0.7337740 -0.3276923 0.6494832 -0.6704561 -0.6233321 -0.2427251 -0.2962530 0.0338412 0.0481739 -0.5557256 -0.2592128 -0.0124386 0.4922056 -0.1528643 -0.2712178
ocio -0.2788745 -0.4039216 0.2726645 0.1471317 -0.7211578 1.0000000 0.4144681 -0.4581455 0.1969846 0.1626180 -0.4060429 -0.0040191 -0.1145347 0.2480994 0.0712182 -0.0474781 -0.3310402 -0.4381551 0.1024855 -0.0325350 0.0911565 -0.0120918 -0.3559221 -0.0785355 0.0920166 -0.2183609 -0.2446264 0.1512885 0.1128232 -0.2191368 -0.2920011 -0.4498528 0.7083251 0.9417009 0.1632334 -0.7599644 0.8414849 0.8143058 0.1574960 0.2317572 -0.4213273 -0.1926748 0.3954617 0.4516271 -0.0095761 -0.5101826 0.1664525 0.0354062
grandes_gastos -0.7775824 -0.7607100 0.6168191 0.4047081 -0.2799795 0.4144681 1.0000000 -0.8700635 -0.1654782 -0.1621341 -0.3917954 -0.4317911 0.1961776 0.4869773 -0.1758215 -0.2530507 -0.1007724 -0.0412347 -0.0554358 0.2115072 0.1715382 0.0768783 -0.0875288 -0.3722832 0.2832848 -0.4349975 -0.5941560 0.3661004 0.4930153 0.4722598 -0.1166784 -0.1858391 0.4787700 0.3632287 -0.2992964 -0.0689152 0.4307560 0.1500627 0.0262679 0.1787032 -0.2823650 0.1297232 0.3615858 0.9583482 -0.0439659 -0.9127330 0.1305374 -0.1508357
inversion_y_ahorro 0.6883946 0.8566487 -0.5318016 -0.2133558 0.4894420 -0.4581455 -0.8700635 1.0000000 -0.0106124 -0.0087497 0.4752695 0.5721262 -0.1959311 -0.5511961 0.0177719 0.0171714 0.2980914 -0.1326556 0.1697018 -0.0650202 -0.0780206 0.0534918 0.3041424 0.4420290 -0.1238616 0.2850322 0.4342229 -0.4246148 -0.4610902 -0.2822887 -0.0893251 0.0964587 -0.3551883 -0.3974308 0.1422639 0.1087906 -0.4869123 -0.1927093 -0.1434103 -0.2216841 0.0831987 -0.2013156 -0.4814364 -0.7867414 0.0338354 0.9742756 -0.1970884 0.0290073
apoyo_y_seguridad_afore 0.1231667 -0.1402284 -0.3331276 0.1494325 -0.2758678 0.1969846 -0.1654782 -0.0106124 1.0000000 0.3326769 0.0032252 -0.2602349 0.2845970 0.3526905 0.2403754 0.6699172 -0.1742012 0.0788222 -0.1072981 0.0695008 0.5092797 0.2272191 0.0543215 0.0596288 0.3356211 -0.1359021 -0.0689114 0.3205729 0.0233289 -0.2635546 0.2496425 -0.0621636 0.0531550 0.2717664 -0.0115287 -0.2539227 0.1869886 0.2882232 -0.1416277 -0.3592886 -0.0250444 0.2244496 -0.0688486 -0.2351494 0.0709381 0.0101370 0.3961143 0.0918282
apoyo_y_seguridad_ahorro 0.1949157 -0.0257648 -0.1561391 -0.1442997 -0.3088654 0.1626180 -0.1621341 -0.0087497 0.3326769 1.0000000 -0.2303933 -0.0396529 -0.0653990 0.1604182 0.1556849 0.2286996 -0.0685799 0.0943224 0.1191616 -0.0648543 -0.1161977 -0.1395109 -0.1242358 -0.0990579 -0.0810049 0.1025197 0.1771101 0.0647814 -0.0856862 -0.4989651 0.1716772 0.0803234 -0.0823672 0.1450843 0.3752765 -0.2111012 0.0871144 0.1790329 0.0724588 0.0964301 0.2132664 0.0403073 0.1872471 -0.2063714 0.0197252 0.0195962 0.0858836 0.3983126
apoyo_y_seguridad_becas 0.3342998 0.5090137 -0.1950921 -0.0325051 0.4963528 -0.4060429 -0.3917954 0.4752695 0.0032252 -0.2303933 1.0000000 0.1867322 0.0465081 -0.3549571 -0.0030262 0.1053684 0.2066841 -0.0529535 -0.0250631 -0.0100920 0.0724549 0.2776458 0.2071726 0.2850442 0.0248238 -0.0335859 0.1447210 -0.1389037 -0.1348895 0.1511780 -0.0612760 -0.0231209 -0.2404313 -0.3709559 -0.0772652 0.2002410 -0.3260309 -0.2919352 -0.2031628 -0.3077580 -0.0889584 -0.0451818 -0.3915535 -0.3624118 0.0049674 0.4848808 -0.1032816 -0.1987615
apoyo_y_seguridad_seguro_social 0.3226902 0.7412852 -0.1282965 -0.0600380 0.1801716 -0.0040191 -0.4317911 0.5721262 -0.2602349 -0.0396529 0.1867322 1.0000000 -0.2927387 -0.6179992 -0.1399779 -0.4930681 0.1116130 -0.5304295 0.1418186 0.0439453 -0.2015333 0.0129969 0.1442608 0.2766049 -0.0784060 -0.0075526 0.1317020 -0.5513275 -0.3061128 -0.2704681 -0.5361029 -0.2703031 0.0039987 0.0251114 0.3061986 -0.2093819 -0.0940531 0.1150402 -0.1240697 0.2295358 -0.2476469 -0.5185511 -0.1423910 -0.2734209 -0.0402583 0.5518190 -0.2979471 0.1076428
apoyo_y_seguridad_desempleo -0.3163223 -0.2260523 -0.0242766 0.5164678 0.1488010 -0.1145347 0.1961776 -0.1959311 0.2845970 -0.0653990 0.0465081 -0.2927387 1.0000000 0.3277874 -0.0623000 0.2545303 0.0714119 0.0996597 -0.1866672 0.3544709 0.5665726 0.4991700 0.3256723 -0.0930898 0.4865137 -0.4594057 -0.4521331 0.2324927 0.3393755 0.3639207 0.1283774 0.0900328 0.0753344 -0.0652305 -0.4073572 0.1852788 -0.0305834 -0.0897841 -0.3466665 -0.3726438 -0.0264131 0.1531769 -0.1163853 0.1563072 0.0695508 -0.1902614 0.1994437 -0.2311767
apoyo_y_seguridad_incapacidad -0.4014108 -0.6686156 0.1976215 0.3409315 -0.2569168 0.2480994 0.4869773 -0.5511961 0.3526905 0.1604182 -0.3549571 -0.6179992 0.3277874 1.0000000 0.1296586 0.3633835 -0.0689301 0.2607615 -0.0552829 0.2264936 0.3673237 0.1995499 0.0274299 -0.1565719 0.2772485 -0.2945982 -0.4068369 0.5176608 0.3064606 0.2049537 0.2564441 0.1367231 0.3016429 0.2370214 -0.2425572 -0.0251301 0.2557953 0.1247307 -0.0345943 -0.1442448 0.0898109 0.2637658 0.1522871 0.3857865 -0.0981361 -0.5603595 0.2946851 -0.1090498
apoyo_y_seguridad_maternidad 0.1654136 -0.0665994 -0.1656542 -0.1862471 -0.1771556 0.0712182 -0.1758215 0.0177719 0.2403754 0.1556849 -0.0030262 -0.1399779 -0.0623000 0.1296586 1.0000000 0.3022794 -0.1500861 0.0888890 -0.0147673 -0.1706853 -0.0114925 -0.0538406 -0.1511690 0.0935653 -0.1125760 0.2098351 0.1737895 0.1073359 -0.0300788 -0.1696255 0.1329310 0.0336868 -0.0099019 0.0864371 0.1544445 -0.0708404 0.0694955 0.1397302 0.1303451 -0.0370951 0.0655178 0.1296710 0.1085113 -0.1904788 0.0035541 0.0294362 0.1873110 0.1184505
estabilidad_laboral_busqueda_de_empleo 0.2082674 -0.1680855 -0.3820635 -0.0130376 -0.1580723 -0.0474781 -0.2530507 0.0171714 0.6699172 0.2286996 0.1053684 -0.4930681 0.2545303 0.3633835 0.3022794 1.0000000 -0.0996338 0.3478124 -0.1174915 -0.0749294 0.3381276 0.1577502 -0.0130669 0.1034573 0.0828250 0.0368365 0.1115903 0.3218350 -0.0122426 -0.1991051 0.4934561 0.2089980 -0.1976496 0.0216859 0.0363652 -0.0919547 0.0404043 0.0775559 -0.0850642 -0.4392994 0.1997924 0.3651448 -0.1162107 -0.3824351 0.0647183 0.0632977 0.2231738 0.0023525
estabilidad_laboral_leyes_laborales -0.0465245 0.2303357 -0.1910361 0.3486871 0.4175063 -0.3310402 -0.1007724 0.2980914 -0.1742012 -0.0685799 0.2066841 0.1116130 0.0714119 -0.0689301 -0.1500861 -0.0996338 1.0000000 0.0434032 0.4487501 0.3665643 0.1214940 0.1998816 0.5435041 0.0240405 0.2123404 -0.1737467 -0.2006307 -0.0313352 0.0050316 0.2440115 0.1408009 0.2281970 -0.2109996 -0.2993380 -0.2327813 0.2541948 -0.2980217 -0.2427582 -0.3907704 -0.0931536 0.1143408 -0.0097228 -0.2404587 -0.0550556 -0.0251394 0.2838989 -0.0791298 -0.1773619
estabilidad_laboral_trabajo_extranjero -0.0165012 -0.2350972 -0.2188781 -0.1656801 0.1222720 -0.4381551 -0.0412347 -0.1326556 0.0788222 0.0943224 -0.0529535 -0.5304295 0.0996597 0.2607615 0.0888890 0.3478124 0.0434032 1.0000000 -0.0992789 -0.1049148 -0.0758968 -0.1361821 -0.0447886 -0.1998965 -0.0976503 0.2744395 0.1347355 0.2051252 0.0869730 0.0812471 0.5495517 0.5455515 -0.3613440 -0.4679413 -0.1720695 0.4309902 -0.3697531 -0.4483798 0.1665997 -0.1462457 0.6948595 0.3288804 0.1072491 -0.1425326 -0.0247592 -0.0832157 0.0822342 -0.0959744
estabilidad_laboral_salarios 0.0373657 0.1372395 -0.2247410 0.0997140 -0.0110664 0.1024855 -0.0554358 0.1697018 -0.1072981 0.1191616 -0.0250631 0.1418186 -0.1866672 -0.0552829 -0.0147673 -0.1174915 0.4487501 -0.0992789 1.0000000 0.1182078 -0.0958367 -0.0142824 0.1414260 0.0308296 0.0173444 0.0193553 -0.0657946 -0.1227784 -0.0810492 -0.0840436 0.0210660 0.0933553 0.0744223 0.0486388 0.0376965 -0.0896643 0.0161689 0.0658901 -0.0439186 0.0666184 0.0000493 -0.1426360 0.0096737 0.0330613 -0.0434384 0.1484717 -0.0795798 0.1362678
factores_externos_corrupcion -0.3675836 -0.0019048 0.0706666 0.7275729 0.1991622 -0.0325350 0.2115072 -0.0650202 0.0695008 -0.0648543 -0.0100920 0.0439453 0.3544709 0.2264936 -0.1706853 -0.0749294 0.3665643 -0.1049148 0.1182078 1.0000000 0.5894759 0.5993397 0.6010578 -0.0135469 0.7083036 -0.6707125 -0.6014446 0.0449348 0.3484926 0.3266060 -0.0889801 -0.0561818 0.2193423 -0.0027340 -0.3718745 0.0955870 -0.0116537 -0.0445865 -0.5819406 -0.2131376 -0.1213768 0.0138021 -0.1407658 0.2463439 0.0165126 -0.0743652 0.1239041 -0.2063688
factores_externos_economia -0.2810781 -0.1353169 -0.0470245 0.6862104 0.1244726 0.0911565 0.1715382 -0.0780206 0.5092797 -0.1161977 0.0724549 -0.2015333 0.5665726 0.3673237 -0.0114925 0.3381276 0.1214940 -0.0758968 -0.0958367 0.5894759 1.0000000 0.6635385 0.4657305 0.1289834 0.8012833 -0.6016371 -0.5280211 0.3319480 0.3465851 0.2872344 0.0241883 -0.1702329 0.3085950 0.1551731 -0.4496008 -0.0175765 0.1351622 0.1009591 -0.4716614 -0.5246764 -0.2819194 0.2195938 -0.2135729 0.1603326 0.0588084 -0.0925381 0.3466918 -0.2127683
factores_externos_medio_ambiente -0.2320606 0.0644852 -0.0841178 0.7376938 0.2684181 -0.0120918 0.0768783 0.0534918 0.2272191 -0.1395109 0.2776458 0.0129969 0.4991700 0.1995499 -0.0538406 0.1577502 0.1998816 -0.1361821 -0.0142824 0.5993397 0.6635385 1.0000000 0.5447452 0.2187391 0.7076763 -0.7194197 -0.5886154 0.1472715 0.3396097 0.2846286 -0.1986901 -0.1302125 0.2910055 0.0575491 -0.3784670 0.0038492 0.0576549 0.0540943 -0.5632048 -0.4419437 -0.2475995 0.0432967 -0.1705514 0.1041574 0.0129942 0.0425286 0.1011199 -0.2647014
factores_externos_migracion -0.1268092 0.2500373 -0.1592020 0.7058263 0.4800050 -0.3559221 -0.0875288 0.3041424 0.0543215 -0.1242358 0.2071726 0.1442608 0.3256723 0.0274299 -0.1511690 -0.0130669 0.5435041 -0.0447886 0.1414260 0.6010578 0.4657305 0.5447452 1.0000000 0.1364205 0.5573841 -0.5230632 -0.5082889 -0.0110670 0.2218679 0.2880895 -0.0368944 0.0905716 -0.1221606 -0.2726279 -0.3703026 0.2255355 -0.2998343 -0.2149267 -0.7099870 -0.3198658 -0.0764451 -0.0350409 -0.4108434 -0.0651559 -0.0331394 0.2788469 0.0179007 -0.2751240
factores_externos_noticias 0.3152242 0.3948783 -0.2560594 -0.0390458 0.1930740 -0.0785355 -0.3722832 0.4420290 0.0596288 -0.0990579 0.2850442 0.2766049 -0.0930898 -0.1565719 0.0935653 0.1034573 0.0240405 -0.1998965 0.0308296 -0.0135469 0.1289834 0.2187391 0.1364205 1.0000000 0.0319494 0.0481371 0.1698312 -0.0928293 -0.2306138 -0.1395406 -0.0937470 -0.1270575 0.0139026 -0.0636583 0.0756589 -0.0322950 -0.1064256 0.0388242 -0.0492091 -0.2421149 -0.1752691 -0.0817400 -0.2264912 -0.3407332 -0.0097766 0.4361275 -0.0483296 -0.0079425
factores_externos_pobreza_y_discriminacion -0.4348934 -0.1133008 0.0344383 0.7992391 0.1364388 0.0920166 0.2832848 -0.1238616 0.3356211 -0.0810049 0.0248238 -0.0784060 0.4865137 0.2772485 -0.1125760 0.0828250 0.2123404 -0.0976503 0.0173444 0.7083036 0.8012833 0.7076763 0.5573841 0.0319494 1.0000000 -0.7083199 -0.6638323 0.2068238 0.3885048 0.3036221 -0.0897083 -0.0709999 0.3562521 0.1325316 -0.4525044 -0.0433594 0.1130219 0.0868410 -0.5502608 -0.3683335 -0.1855645 0.0890496 -0.1263510 0.3058245 -0.0397465 -0.1545533 0.2679174 -0.2940174
factores_externos_politica 0.4814176 0.1945404 -0.2284759 -0.8741240 -0.0308383 -0.2183609 -0.4349975 0.2850322 -0.1359021 0.1025197 -0.0335859 -0.0075526 -0.4594057 -0.2945982 0.2098351 0.0368365 -0.1737467 0.2744395 0.0193553 -0.6707125 -0.6016371 -0.7194197 -0.5230632 0.0481371 -0.7083199 1.0000000 0.8214368 -0.2131347 -0.4983653 -0.2795975 0.3082456 0.2876349 -0.3566063 -0.2630481 0.2844318 0.1464638 -0.2783050 -0.1597848 0.7069076 0.1588512 0.3805697 0.0386291 0.0210313 -0.4350834 0.0456198 0.3161673 -0.1150209 0.2609630
factores_externos_violencia 0.7095405 0.3599228 -0.2857960 -0.8961454 0.0335403 -0.2446264 -0.5941560 0.4342229 -0.0689114 0.1771101 0.1447210 0.1317020 -0.4521331 -0.4068369 0.1737895 0.1115903 -0.2006307 0.1347355 -0.0657946 -0.6014446 -0.5280211 -0.5886154 -0.5082889 0.1698312 -0.6638323 0.8214368 1.0000000 -0.2445977 -0.5240140 -0.4252143 0.2137033 0.0777987 -0.4446050 -0.2944470 0.4829305 0.0793969 -0.2638341 -0.1519474 0.5276014 0.1305501 0.2367684 0.0488246 -0.0989493 -0.6263122 0.0818387 0.4790989 -0.1232973 0.3032899
gastos_costos_basicos -0.3277741 -0.5386859 0.1446634 0.2196890 -0.1600462 0.1512885 0.3661004 -0.4246148 0.3205729 0.0647814 -0.1389037 -0.5513275 0.2324927 0.5176608 0.1073359 0.3218350 -0.0313352 0.2051252 -0.1227784 0.0449348 0.3319480 0.1472715 -0.0110670 -0.0928293 0.2068238 -0.2131347 -0.2445977 1.0000000 0.2573702 0.2027883 0.3507382 -0.0485576 0.1310004 0.1558546 -0.2242793 0.0369902 0.1993335 0.0417637 -0.0143180 -0.1886191 -0.0580712 0.2973932 0.0990374 0.2743678 -0.0404867 -0.4343717 0.1688695 -0.0253204
gastos_impuestos -0.5221525 -0.4109492 0.2581293 0.5099935 -0.0171210 0.1128232 0.4930153 -0.4610902 0.0233289 -0.0856862 -0.1348895 -0.3061128 0.3393755 0.3064606 -0.0300788 -0.0122426 0.0050316 0.0869730 -0.0810492 0.3484926 0.3465851 0.3396097 0.2218679 -0.2306138 0.3885048 -0.4983653 -0.5240140 0.2573702 1.0000000 0.3179567 -0.0736710 -0.0496365 0.2132273 0.1123437 -0.2755894 0.0446574 0.1460521 -0.0052842 -0.2406900 -0.0797370 -0.0925094 0.1151396 0.1976637 0.4527409 0.0586185 -0.4580204 0.0738790 -0.1792653
gastos_ofertas -0.4934422 -0.2465551 0.3414993 0.3972798 0.4546586 -0.2191368 0.4722598 -0.2822887 -0.2635546 -0.4989651 0.1511780 -0.2704681 0.3639207 0.2049537 -0.1696255 -0.1991051 0.2440115 0.0812471 -0.0840436 0.3266060 0.2872344 0.2846286 0.2880895 -0.1395406 0.3036221 -0.2795975 -0.4252143 0.2027883 0.3179567 1.0000000 0.0913191 0.0250604 0.1310490 -0.2435632 -0.6464422 0.4488252 -0.1280140 -0.3192538 -0.1541892 -0.2117871 -0.1773841 0.1745498 -0.2601124 0.4735299 0.0879893 -0.3114481 0.0065517 -0.3815703
gastos_seguros 0.0537777 -0.2287084 -0.2006299 -0.1870354 -0.0132267 -0.2920011 -0.1166784 -0.0893251 0.2496425 0.1716772 -0.0612760 -0.5361029 0.1283774 0.2564441 0.1329310 0.4934561 0.1408009 0.5495517 0.0210660 -0.0889801 0.0241883 -0.1986901 -0.0368944 -0.0937470 -0.0897083 0.3082456 0.2137033 0.3507382 -0.0736710 0.0913191 1.0000000 0.4624960 -0.3852086 -0.3045078 -0.0949036 0.3314536 -0.1976426 -0.2702883 0.0819670 -0.1103145 0.4846509 0.4126423 -0.0834578 -0.2106365 0.0784572 -0.0317768 0.2192245 0.1074535
gastos_transporte -0.0223517 0.0142296 -0.2108563 -0.0956871 0.1111577 -0.4498528 -0.1858391 0.0964587 -0.0621636 0.0803234 -0.0231209 -0.2703031 0.0900328 0.1367231 0.0336868 0.2089980 0.2281970 0.5455515 0.0933553 -0.0561818 -0.1702329 -0.1302125 0.0905716 -0.1270575 -0.0709999 0.2876349 0.0777987 -0.0485576 -0.0496365 0.0250604 0.4624960 1.0000000 -0.3989980 -0.4411970 -0.1999477 0.3355637 -0.4254140 -0.4515162 0.0539753 -0.1736902 0.8058203 0.1058490 -0.0476415 -0.2015683 -0.0632814 0.1273137 -0.0088972 -0.1108294
ocio_viajes -0.3749407 -0.3170201 0.2648126 0.3632543 -0.3250903 0.7083251 0.4787700 -0.3551883 0.0531550 -0.0823672 -0.2404313 0.0039987 0.0753344 0.3016429 -0.0099019 -0.1976496 -0.2109996 -0.3613440 0.0744223 0.2193423 0.3085950 0.2910055 -0.1221606 0.0139026 0.3562521 -0.3566063 -0.4446050 0.1310004 0.2132273 0.1310490 -0.3852086 -0.3989980 1.0000000 0.6647828 -0.1847984 -0.4523754 0.5971497 0.5684634 0.0770716 0.0494994 -0.4277135 -0.1373942 0.2804885 0.5566896 -0.0332253 -0.4197805 0.1294275 -0.1605313
ocio_cine -0.2722239 -0.3758124 0.2074057 0.2188769 -0.7337740 0.9417009 0.3632287 -0.3974308 0.2717664 0.1450843 -0.3709559 0.0251114 -0.0652305 0.2370214 0.0864371 0.0216859 -0.2993380 -0.4679413 0.0486388 -0.0027340 0.1551731 0.0575491 -0.2726279 -0.0636583 0.1325316 -0.2630481 -0.2944470 0.1558546 0.1123437 -0.2435632 -0.3045078 -0.4411970 0.6647828 1.0000000 0.1648009 -0.8137133 0.8630770 0.8579669 0.0353792 0.1760665 -0.4585268 -0.1830643 0.3443170 0.4069921 -0.0142018 -0.4520077 0.1656332 0.0416034
ocio_comida_a_domicilio 0.4895018 0.1572576 -0.1355202 -0.4887091 -0.3276923 0.1632334 -0.2992964 0.1422639 -0.0115287 0.3752765 -0.0772652 0.3061986 -0.4073572 -0.2425572 0.1544445 0.0363652 -0.2327813 -0.1720695 0.0376965 -0.3718745 -0.4496008 -0.3784670 -0.3703026 0.0756589 -0.4525044 0.2844318 0.4829305 -0.2242793 -0.2755894 -0.6464422 -0.0949036 -0.1999477 -0.1847984 0.1648009 1.0000000 -0.3497567 0.1407471 0.2438620 0.2044622 0.4343554 -0.0107294 -0.1104626 0.2291639 -0.3264712 -0.0386353 0.1766653 -0.0680262 0.4946480
ocio_eventos -0.0318962 0.0651307 -0.0155636 -0.0592752 0.6494832 -0.7599644 -0.0689152 0.1087906 -0.2539227 -0.2111012 0.2002410 -0.2093819 0.1852788 -0.0251301 -0.0708404 -0.0919547 0.2541948 0.4309902 -0.0896643 0.0955870 -0.0175765 0.0038492 0.2255355 -0.0322950 -0.0433594 0.1464638 0.0793969 0.0369902 0.0446574 0.4488252 0.3314536 0.3355637 -0.4523754 -0.8137133 -0.3497567 1.0000000 -0.7094647 -0.7709327 -0.0177483 -0.1327091 0.3617706 0.2396819 -0.2233689 -0.1119857 -0.0112645 0.1420450 -0.0234964 -0.1188247
ocio_restaurantes -0.2902121 -0.4461236 0.2142633 0.1759075 -0.6704561 0.8414849 0.4307560 -0.4869123 0.1869886 0.0871144 -0.3260309 -0.0940531 -0.0305834 0.2557953 0.0694955 0.0404043 -0.2980217 -0.3697531 0.0161689 -0.0116537 0.1351622 0.0576549 -0.2998343 -0.1064256 0.1130219 -0.2783050 -0.2638341 0.1993335 0.1460521 -0.1280140 -0.1976426 -0.4254140 0.5971497 0.8630770 0.1407471 -0.7094647 1.0000000 0.7606687 0.0199327 0.1974462 -0.4495647 -0.1159326 0.3545939 0.4313850 -0.0201619 -0.5178005 0.1579098 0.0610615
ocio_salidas -0.0449766 -0.2020579 0.0255564 0.1270928 -0.6233321 0.8143058 0.1500627 -0.1927093 0.2882232 0.1790329 -0.2919352 0.1150402 -0.0897841 0.1247307 0.1397302 0.0775559 -0.2427582 -0.4483798 0.0658901 -0.0445865 0.1009591 0.0540943 -0.2149267 0.0388242 0.0868410 -0.1597848 -0.1519474 0.0417637 -0.0052842 -0.3192538 -0.2702883 -0.4515162 0.5684634 0.8579669 0.2438620 -0.7709327 0.7606687 1.0000000 0.0429092 0.1595460 -0.4461543 -0.2070032 0.2224177 0.1841328 0.0096681 -0.2400214 0.1253089 0.1262947
ocio_teatro 0.1963141 -0.1365288 0.0807707 -0.7070546 -0.2427251 0.1574960 0.0262679 -0.1434103 -0.1416277 0.0724588 -0.2031628 -0.1240697 -0.3466665 -0.0345943 0.1303451 -0.0850642 -0.3907704 0.1665997 -0.0439186 -0.5819406 -0.4716614 -0.5632048 -0.7099870 -0.0492091 -0.5502608 0.7069076 0.5276014 -0.0143180 -0.2406900 -0.1541892 0.0819670 0.0539753 0.0770716 0.0353792 0.2044622 -0.0177483 0.0199327 0.0429092 1.0000000 0.2249985 0.1386914 0.0094642 0.2793775 0.0217724 0.0417519 -0.1311726 -0.0872545 0.2760260
ocio_vinos_y_bebidas -0.0136569 -0.0940347 0.2289988 -0.2684503 -0.2962530 0.2317572 0.1787032 -0.2216841 -0.3592886 0.0964301 -0.3077580 0.2295358 -0.3726438 -0.1442448 -0.0370951 -0.4392994 -0.0931536 -0.1462457 0.0666184 -0.2131376 -0.5246764 -0.4419437 -0.3198658 -0.2421149 -0.3683335 0.1588512 0.1305501 -0.1886191 -0.0797370 -0.2117871 -0.1103145 -0.1736902 0.0494994 0.1760665 0.4343554 -0.1327091 0.1974462 0.1595460 0.2249985 1.0000000 -0.0170763 -0.2346332 0.3629667 0.2187336 -0.1035476 -0.2158311 -0.0524108 0.2537216
grandes_gastos_auto 0.0711175 0.0081122 -0.2124349 -0.2564725 0.0338412 -0.4213273 -0.2823650 0.0831987 -0.0250444 0.2132664 -0.0889584 -0.2476469 -0.0264131 0.0898109 0.0655178 0.1997924 0.1143408 0.6948595 0.0000493 -0.1213768 -0.2819194 -0.2475995 -0.0764451 -0.1752691 -0.1855645 0.3805697 0.2367684 -0.0580712 -0.0925094 -0.1773841 0.4846509 0.8058203 -0.4277135 -0.4585268 -0.0107294 0.3617706 -0.4495647 -0.4461543 0.1386914 -0.0170763 1.0000000 0.1653524 0.0934145 -0.3161637 -0.0434120 0.1399939 -0.0040958 -0.0591637
grandes_gastos_educacion -0.0585025 -0.3170555 0.0507880 -0.0208133 0.0481739 -0.1926748 0.1297232 -0.2013156 0.2244496 0.0403073 -0.0451818 -0.5185511 0.1531769 0.2637658 0.1296710 0.3651448 -0.0097228 0.3288804 -0.1426360 0.0138021 0.2195938 0.0432967 -0.0350409 -0.0817400 0.0890496 0.0386291 0.0488246 0.2973932 0.1151396 0.1745498 0.4126423 0.1058490 -0.1373942 -0.1830643 -0.1104626 0.2396819 -0.1159326 -0.2070032 0.0094642 -0.2346332 0.1653524 1.0000000 -0.0074139 0.0207981 0.0020202 -0.1483019 0.1584349 0.0536978
grandes_gastos_electrodomesticos -0.2599785 -0.4028100 0.2105953 -0.0952347 -0.5557256 0.3954617 0.3615858 -0.4814364 -0.0688486 0.1872471 -0.3915535 -0.1423910 -0.1163853 0.1522871 0.1085113 -0.1162107 -0.2404587 0.1072491 0.0096737 -0.1407658 -0.2135729 -0.1705514 -0.4108434 -0.2264912 -0.1263510 0.0210313 -0.0989493 0.0990374 0.1976637 -0.2601124 -0.0834578 -0.0476415 0.2804885 0.3443170 0.2291639 -0.2233689 0.3545939 0.2224177 0.2793775 0.3629667 0.0934145 -0.0074139 1.0000000 0.3509931 -0.1647730 -0.4537990 0.0915036 0.2116970
grandes_gastos_vivienda -0.7816751 -0.6450730 0.6112684 0.4325425 -0.2592128 0.4516271 0.9583482 -0.7867414 -0.2351494 -0.2063714 -0.3624118 -0.2734209 0.1563072 0.3857865 -0.1904788 -0.3824351 -0.0550556 -0.1425326 0.0330613 0.2463439 0.1603326 0.1041574 -0.0651559 -0.3407332 0.3058245 -0.4350834 -0.6263122 0.2743678 0.4527409 0.4735299 -0.2106365 -0.2015683 0.5566896 0.4069921 -0.3264712 -0.1119857 0.4313850 0.1841328 0.0217724 0.2187336 -0.3161637 0.0207981 0.3509931 1.0000000 -0.0514728 -0.8380731 0.0735072 -0.1334111
inversion_y_ahorro_acciones 0.0110568 0.0162850 -0.0593058 -0.0184301 -0.0124386 -0.0095761 -0.0439659 0.0338354 0.0709381 0.0197252 0.0049674 -0.0402583 0.0695508 -0.0981361 0.0035541 0.0647183 -0.0251394 -0.0247592 -0.0434384 0.0165126 0.0588084 0.0129942 -0.0331394 -0.0097766 -0.0397465 0.0456198 0.0818387 -0.0404867 0.0586185 0.0879893 0.0784572 -0.0632814 -0.0332253 -0.0142018 -0.0386353 -0.0112645 -0.0201619 0.0096681 0.0417519 -0.1035476 -0.0434120 0.0020202 -0.1647730 -0.0514728 1.0000000 0.0282285 -0.0795805 0.0248516
inversion_y_ahorro_credito 0.7303374 0.8648618 -0.5580878 -0.2572347 0.4922056 -0.5101826 -0.9127330 0.9742756 0.0101370 0.0195962 0.4848808 0.5518190 -0.1902614 -0.5603595 0.0294362 0.0632977 0.2838989 -0.0832157 0.1484717 -0.0743652 -0.0925381 0.0425286 0.2788469 0.4361275 -0.1545533 0.3161673 0.4790989 -0.4343717 -0.4580204 -0.3114481 -0.0317768 0.1273137 -0.4197805 -0.4520077 0.1766653 0.1420450 -0.5178005 -0.2400214 -0.1311726 -0.2158311 0.1399939 -0.1483019 -0.4537990 -0.8380731 0.0282285 1.0000000 -0.1927075 0.0901629
inversion_y_ahorro_inversion -0.1402449 -0.2744005 -0.0370767 0.1588710 -0.1528643 0.1664525 0.1305374 -0.1970884 0.3961143 0.0858836 -0.1032816 -0.2979471 0.1994437 0.2946851 0.1873110 0.2231738 -0.0791298 0.0822342 -0.0795798 0.1239041 0.3466918 0.1011199 0.0179007 -0.0483296 0.2679174 -0.1150209 -0.1232973 0.1688695 0.0738790 0.0065517 0.2192245 -0.0088972 0.1294275 0.1656332 -0.0680262 -0.0234964 0.1579098 0.1253089 -0.0872545 -0.0524108 -0.0040958 0.1584349 0.0915036 0.0735072 -0.0795805 -0.1927075 1.0000000 -0.0601446
inversion_y_ahorro_servicios_bancarios 0.3452428 0.0553084 -0.1398395 -0.3593547 -0.2712178 0.0354062 -0.1508357 0.0290073 0.0918282 0.3983126 -0.1987615 0.1076428 -0.2311767 -0.1090498 0.1184505 0.0023525 -0.1773619 -0.0959744 0.1362678 -0.2063688 -0.2127683 -0.2647014 -0.2751240 -0.0079425 -0.2940174 0.2609630 0.3032899 -0.0253204 -0.1792653 -0.3815703 0.1074535 -0.1108294 -0.1605313 0.0416034 0.4946480 -0.1188247 0.0610615 0.1262947 0.2760260 0.2537216 -0.0591637 0.0536978 0.2116970 -0.1334111 0.0248516 0.0901629 -0.0601446 1.0000000

Visualización del Error

Las visualizaciones del error denotadas como ‘error de reconstrucción’ evalúan la capaciddad de aprendizaje de los autoencoders. El complemento del error puede ser entendido como la medida del aprendizaje. La función de error de los autoencoders es el error medio absoluto (MAE) al ser continuos los datos y comprobar un mejor desempeño que utilizando RMSE como función objetiva. El erroe por lo tanto está expresado en las mismas unidades que los datos: punto porcentual de aumento o reducción de búsquedas semanales.

Las visualizaciones del error denotadas como ‘RMSE’ representan la evalación de los conjuntos de árboles de decisión. Estos modelos fueron ajustados utilizando al índice o componente como variable dependiente y a sus componentes o subcomponentes respectivamente como variables independientes. Se trata de árboles de regresión en tanto que la variable dependiente es numérica y la función objetiva es RMSE. El erroe por lo tanto está expresado en las mismas unidades que los datos: punto porcentual de aumento o reducción de búsquedas semanales.

En algunos casos, en ambos conjuntos de modelos, se observa menor error en la muestra de validación que en la de entrenamiento. Deliberadamente no se implementó alta regularización dado el uso explicativo mas que predictivo de los modelos y la decisión de incluir la mayor cantidad de variables en este ejercicio en detrimento de su valor predictivo. Por otro lado, las muestras de validación son peuqeñas y sesgadas dada la limitada cantidad de datos disponibles.

ICCMX

Componentes

apoyo_y_seguridad

Estabildad Laboral

Factores Externos

Gastos

Grandes Gastos

Inversion y Ahorro

Ocio